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Anaconda安装使用以及Pycharm教程

时间:11-10来源:作者:点击数:

本文详细介绍了如何在Windows环境下安装和配置Anaconda,包括下载、环境变量设置、虚拟环境的创建、管理及第三方包的安装。重点讲解了如何在PyCharm中集成虚拟环境,适合初学者理解和实践Python开发。

1. 目录

Aconda
python

2. 背景

因为最近有个要求,需要写个类似爬虫的小功能,去网站上获取各种数据,然后分析。此前类似功能我都用 Java 去实现,也想着技术不能一成不变,开始尝试着想用 Python 去重构此前的功能,于是正好趁此机会, Anaconda 构建 Python 环境。

3. 简介

Anaconda 是一个开源的 Python 发行版本,其包含了 conda、 Python 等 1500 多个开源包及其依赖项。 它的版本分为好多,有个人版,还有团队版以及商业版,这里演示的为个人版。

4. 环境

  • Windows 10 64bit
  • RAM 16G

5. 安装

5.1. 下载

在官网下载地址 https://www.anaconda.com/download/ 中,直接单击 Download ,下载最新版即可,如果需要其他版本,自行选择你需要的版本。

我下载的版本是 Anaconda3-2022.05-Windows-x86_64.exe 。

20220903101541

考虑此此下载服务器是境外的,速度有点慢,需要多等待。科学上网的除外。

最终文件大小 593Mb 。

5.2. 安装

Anaconda3-2022.05-Windows-x86_64.exe 的安装相对比较容易理解

  • 直接点击 Next 。
20220903102025
  • 同意选项 I Agree ,否则无法政策安装
20220903102146
  • 选择 All User
20220903102137
  • 选择安装路径,环境我一般喜欢安装在 D:\Environment 。
20220903102228

后面的安装过程不表。

5.3. 配置环境变量

因为我这里环境是 Windows ,所以在上述安装完成后,需要手工配置一下环境变量。

  • CONDA_HOMED:\Environment\Anaconda3,个人路径,视自己环境调整
  • path : %CONDA_HOME%\Scripts
5.4. 验证环境

配置完环境变量,我们在 cmd 命令行中,输入 conda --version 。

20220903102905

上述 conda 4.12.0 说明我们环境变量配置完毕。

5.5. 升级工具包<可选>

为了避免 Anaconda 集成包有可能不是最新的,通常需要在命令行进行工具包的在线升级。 命令:conda upgrade --all 。

20220903103217

在输入 y 同意更新。

20220903103312
20220903103359
5.6. 设置国内镜像

Anaconda 的服务器在国外,在安装多个 packages 时,下载速度经常很慢。所以解决方案就是使用国内的镜像源覆盖原有的。此处推荐使用清华 阿里云 镜像源,只要在 conda 的配置项中加入即可:

  • ANACONDA.NAVIGATOR
20220903112949
  • Environments
  • channels
  • 点击 Add
20220903113111
  • 输入需要镜像源,然后回车,需要添加多个,可以重复操作
20220903113208

https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/ 
https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/

后面为了在下载过程中,更好看到用的是哪个通道,我们最好配置如下:


conda config --set show_channel_urls yes

6. 使用

conda 工具,也是一个可执行命令,它核心功能就是对包管理和环境管理。包的管理与 pip 类似;环境管理则是允许用户根据需要可以安装不同版本 Python 环境,并可以在不同版本 Python 环境之间来回切换。

6.1. 常用命令汇总
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名称 功能 描述
list 列出 conda 环境中的链接包
create 从指定包列表创建新的 conda 环境
package 低级 conda 包实用程序
remove 从指定的 conda 环境中删除软件包列表
search 搜索包裹并显示相关信息
update 将 conda 包更新到最新的兼容版本
install 将软件包列表安装到指定的 conda 环境中
6.2. 管理虚拟环境
6.2.1. 查看虚拟环境列表

通过 conda env list 我们可以查看我们当前的虚拟环境列表

20220903105541
6.2.2. 创建虚拟环境

创建虚拟环境,是我们 anaconda 核心功能,这个功能贯彻我们所有应用前后。


conda create -n python310 python=3.10

  • anaconda 命令创建python版本为3.10
  • 所创建虚拟环境名字为 python310 ,我们创建这个 python310 虚拟环境的文件,最终我们可以在 Anaconda 安装目录 envs 文件下找到。
20220903105949

输入 y ,确认我们的操作,即可完成我们的环境创建。

20220903110041
20220903110129
6.2.3. activate

同样承接上一部分内容,我们创建了一个 python310 的虚拟环境,这一步我们将利用 activate 激活我们创建的 python310 虚拟环境。如果我们不指定环境,则默认使用 anaconda 自带的 base 环境。


activate python310

20220903110530
6.2.4. 删除虚拟环境

当我们的虚拟环境满足不了我们的需要,我们可以删除掉这个虚拟环境。


conda remove --name python310 --all

20220903110758

输入确认操作 y 即可删除。

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6.3. 管理三方包

python310 虚拟环境除了自带的包,其他都没有,我们可以在我们自己的虚拟环境中,使用自己的包。此处用 request 包作为演示。

6.3.1. 安装

conda install -n python310 requests

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20220903113737
6.3.2. 删除

conda remove -n python310 requests

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6.4. 小结

通过上面的章节,我们初步掌握了 Anaconda 基本用法,这些都是实际项目中非常重要的功能。当然除了上述样例,我们还可以对 虚拟环境 所依赖的包进行导出导入。

7. Pycharm集成

7.1. 环境
  • Pycharm 64bit 2021.2
  • Python 3.9
7.2. 步骤
7.2.1. 使用已有虚拟环境

如果我们想使用已有的虚拟环境,则需要在 Pycharm 中的 Setting --> Project --> Project Interpreter 修改 Project Interpreter

7.2.1.1. 选择Conda环境
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20220903115731
7.2.1.2. 选择虚拟环境

此处一定要选择 Exisitng environment , Interpreter 要用所要用的。

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7.2.1.3. 构建项目
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20220903120339
7.2.2. 创建新虚拟环境
  • New Project 创建项目
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  • Location 指定自己项目存储位置
  • Python Interpreter: new Pipenv environment 设置
    • New environment using 中选择 Conda
    • Python Version 3.9
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